独立性检验的步骤及应用一、独立性检验的思想及步骤独立性检验的基本思想类似于数学上的“反证法”
要确认“两个分类变量有关系”这一结论成立的可信程度
首先假设结论不成立,即“这两个分类变量几乎没有关系”(“几乎独立”)成立,则,此时,我们所构造的随机变量应该很小
如果由观测数据计算得到的k不是很小,则在一定程度上说明假设不合理
而且观测值k越大,说明假设(“几乎无关或独立”)不成立的可能性就越大,即两者有关的可能性越大,这样我们就可以由的观测值k并结合已往估算经验值表定出我们有多大程度等等把握可以认为“两个分类变量有关系”
这个经验值表如下(有必要记住):与的观测值k相应的参考值:在假设“X与Y无关”的前提下出现=k概率:P(=k)考查结果=k与假设矛盾的可能性,即可以认为“X与Y有关”的把握程度:1-P(=k)=10
9%(“有关”程度较高
“独立性”较弱)=7
0199%=5
0595%=2
1090%超过0
1585%以下(无明显理由认为“有关”,“独立性”较强)二、典例分析例1、某校对学生课外活动内容进行调查,结果整理成2×2列联表如下:体育文娱合计男生212344女生62935合计275279试分析“喜欢体育还是喜欢文娱”与“性别”之间三多大程度上有关
解:将a=21,b=23,c=6,d=29,n=79代入,得即的观察值假设喜欢体育还是喜欢文娱与性别没有关系,则的观察值k应该很小,且由经验值表知,即在此假设成立的前提下出现的可能性只有0
005左右,而不出现的可能性约为99
5%,但在本调查中却得出的观察值,超过了7
789,所以我们有99
5%的把握可以认为此假设不成立,即有99
5%的把握可以认为喜欢体育还是喜欢文娱与性别有关
例2、调查在2~3级